Очередь задач своими руками — как устроен Celery внутри!

Когда у тебя много задач (парсинг, рассылки, генерации) — ты не должен обрабатывать их прямо в коде. Кладёшь их в очередь — и отдельный воркер выполняет их в фоне.
Вот как это можно реализовать самому.

Создаём простую очередь в памяти:


import queue
task_queue = queue.Queue()



Добавляем задачи (любые функции и их аргументы):


task_queue.put((print, ("Обработка началась",)))



Объявим воркер — он будет выполнять задачи:


while not task_queue.empty():
    func, args = task_queue.get()
    func(*args)



🔥 Всё — это уже рабочая очередь задач.
Основа для своей системы рассылок, парсера, генератора PDF, видео или Telegram-бота с фоном.

👉 Python Ready | #практика

👍 Хочешь сделать собственного голосового помощника на Python? Тогда эта статья тебе точно понравится!

В ней ты узнаешь:
• Как использовать библиотеку SpeechRecognition для распознавания речи
• Как подключить pyttsx3 для синтеза голоса
• Как обрабатывать команды и давать голосовой ответ

🔊 Продолжай читать на Habr!

👉 Python Ready | #статья

😎 Советую YeaHub — это IT платформа объединяющая обучение, подготовку к собеседованиям и развитие карьеры в одном месте!

База реальных собеседований от Т-Банк, Яндекса, Сбера и 100+ топовых компаний. 10 000+ вопросов по Frontend, Backend, DevOps и другим направлениям. Удобный тренажёр, персональная статистика и еженедельные обновления.

📌 Оставляю ссылочку: yeahub.ru

👉 Python Ready | #ресурс